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前言 微服务架构以将复杂的应用程序分解为易管理的服务而闻名，然而，管理微服务是一项具有挑战性的任务。为了确保开发工作流程的高效性，需要采用特定的工具。 在本文中，小编将为您介绍2023年最热的11款后端微服务开发工具，并全面介绍它们的基本功能和常见用例。不论您是经验丰富的微服务开发人员，还是初涉微服
日常分析数据时，只有单一数据文件的情况其实很少见，更多的情况是，我们从同一个数据来源定期或不定期的采集了很多数据文件；或者从不同的数据源采集多种不同格式的数据文件。 在这样的情况下，分析数据之前，需要将不同的数据集合并起来。合并数据一般有两个维度，一是同构的数据集合并后行数增加；一是异构的数据集合并
转载请注明出处： 一、Vuex是什么？ 介绍：Vuex 是一个专为 [Vue](https://so.csdn.net/so/search?q=Vue&spm=1001.2101.3001.7020).js 应用程序开发的状态管理模式。它采用集中式存储管理应用的所有组件的状态，并以相应的规则保证状态
1.冲刺评审会是需要相关的干系人参加的，在冲刺评审会上干系人可以审查并澄清角色、责任和管理模式2.采购中的争议，往往找合同和SOW，SOW是对需要采购的详细范围的描述，与供应商在可交付成果方面有争议时，可以查看SOW3.状态报告（工作绩效报告）是 PM 负责的4.冲刺本身就是一次共同作战，冲刺规划了
转载请注明出处： 1.分析干系人管理的两大工具 1.1.权力-利益方阵 第一象限：严防死守（重点管理） 第二象限：投其所好（令其满意） 第三象限：保存关注（定期监督） 第四象限：确保知会（及时告知），采用主动咨询的方式 1.2.凸显模型 凸显模型：就是综合分析相关方权力、紧迫性和合法性，确定相关方需
# 2023-02-02 测试题目以及题解 > 测试题面链接：[problems.pdf](https://www.aliyundrive.com/s/MhZNkhDjbi1) ## 总结 这次测试可以说是一场娱乐赛。采用的是ACM赛制。 这一次测试成绩如下，是我与冯译宽一起合作出来的成绩。 ![]
# 博客修炼手册 本文总结了我一直来通过markdown写博客的一些经验和教训，仅供参考。 ## 环境 我采用的是 `MarkText + PicGo + Gitee/Gitlab` 免费开源至上的路子。 这里讲述一下安装方法。 - MarkText和PicGo都可以直接从Github上获取二进制版
# Dlang 并行化 > 好难受，dlang 生态太差，没办法，学了半天才明白。 > > 我尽量以精炼的语言解释。 > > 采用 定义，例子（代码），解释 的步骤讲解。 > > 所以你可能看到很多代码，一点解释…… > > 我会省略一些 `import`，让代码短一些 [TOC] ## `para
项目结项后的运维阶段是确保软件持续稳定运行、修复问题、满足用户需求的关键时期。在这个阶段，需要建立有效的维护制度，关注各种问题，并采取相应措施来保障系统的可靠性和可持续性。
软件设计模式就是在进行软件开发的过程中，需要遵循的一些套路，这些套路经过了实践的检验，针对不同的设计场景，采用不同的设计模式，可以很好的解决相应的问题。
摘要：本案例是CenterNet-Hourglass论文复现的体验案例，此模型是对Objects as Points 中提出的CenterNet进行结果复现。 本文分享自华为云社区《CenterNet-Hourglass (物体检测/Pytorch)》，作者：HWCloudAI。 目标检测常采用An
摘要：本文将以图片处理的场景作为例子详细描述当前的问题以及华为云FunctionGraph函数工作流在面对该问题时采取的一系列实践。 文章作者｜旧浪：华为云Serverless研发专家、平山：华为云中间件Serverless负责人 一、背景 企业应用从微服务架构向 Serverless（无服务器）架
摘要：这些年大家都在谈分布式数据库，各大企业也纷纷开始做数据库的分布式改造。那么所谓的分布式数据库是什么？采用什么架构，优势在哪？为什么越来越多企业选择它？我们不妨一起来深入了解下。 本文分享自华为云社区《GaussDB分布式架构大揭秘》，作者：华为云数据库首席架构师 冯柯。 这些年大家都在谈分布式
摘要：OWASP 的一群研究人员，总结目前大模型中可能存在的TOP10安全风险，很好的揭示了我们在大模型应用中需要防护的目标，以及如何采取相应的防护措施。 本文分享自华为云社区《OWASP 定义的大模型应用最常见的10个关键安全问题》，作者：Uncle_Tom。 1. OWASP Top 10 fo
GridGraph是一种单机核外图处理系统，在大规模图处理系统中充分利用磁盘读写，在有限内存中高效完成大规模图计算。GridGraph充分利用磁盘大容量，解决单机内存有限时实现大规模图计算问题。GridGraph采用Streaming-Apply方式减少计算中的IO 请求数量，通过文件调入顺序减少不必要的io开销。 同时GridGraph也利用顺序读和顺序写的特点，尽可能的较少硬盘的写操作。
现代的垃圾回收器为了低停顿的目标可谓将“并发”二字玩到极致，Shenandoah在G1基础上做了非常多的优化来使回收阶段并行，而ZGC直接采用了染色指针、NUMA等黑科技，目的都是为了让Java开发者可以更多的将精力放在如何使用对象让程序更好的运行，剩下的一切交给GC，我们所做的只需享受现代化GC技术带来的良好体验。
Elasticsearch的查询语句维护成本较高、在聚合计算场景下出现数据不精确等问题。Clickhouse是列式数据库，列式型数据库天然适合OLAP场景，类似SQL语法降低开发和学习成本，采用快速压缩算法节省存储成本，采用向量执行引擎技术大幅缩减计算耗时。所以做此对比，进行Elasticsearch切换至Clickhouse工作。
大报文问题，在京东物流内较少出现，但每次出现往往是大事故，甚至导致上下游多个系统故障。大报文的背后，是不同商家业务体量不同，特别是B端业务的采购及销售出库单，一些头部商家对京东系统支持业务复杂度及容量能力的要求越来越高。因此我们有必要把这个问题重视起来，从组织上根本上解决。
为了支持更加广泛的业务场景，可视化编排系统近期需要支持对缓存的操作功能，为保证编排系统的性能，服务的执行过程采用了异步的方式，因此我们考虑使用Redis的异步客户端来完成对缓存的操作。
